Effectiveness of networks of mental health services on continuity of care and social integration
Notice bibliographique
Résumé
The shift towards community mental health care has raised concerns about continuity of care for patients with severe mental illness: these patients living in the community are likely to experience re-hospitalization, compulsory commitment, discontinuity of treatment, poor social integration and other adverse events. Network of mental health services has been advocated to provide these patients with coordinated care and to tackle fragmentation across social care, general health care and mental health care. Yet, the evidence these networks are effective is quite limited and inconclusive. In 2010, Belgium implemented a nation-wide reform commissioning networks of social, health, and mental health services. Using a case-control design, we assessed the effectiveness of this reform on continuity of care, social integration, quality of life and hospitalization. Nineteen experimental networks commissioned in 2012 and 2014 and four control areas, including 735 services and 2200 patients were recruited. Patients and their carer were requested to complete a questionnaire. We computed an index of exposition to the reform and outcomes of continuity of care (Alberta Continuity of Service Scale), social integration (SIX score), and quality-of-life (MANSA). Multilevel logistic and multinomial regression were used to assess the effect of the reform controlling for patient socio-demographics and clinical status. Results indicated that higher exposure to the reform was associated with a slight increase in continuity of care but not in social integration neither in quality-of-life or hospitalization. We concluded that networks can achieve only a narrow and limited range of objectives. Key messages: Networks of mental health services can achieve only a narrow and limited range of objectives Networks of mental health services were associated with a slight increase in continuity of care
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».